本节在正式量表进行描述性统计及相关信度效度分析基础上，主要采用结构方程模型与多元回归对研究假设以及理论模型进行统计检验，主要包括：高绩效人力资源管理系统的3个维度对企业绩效关系的主效应检验，自主创新能力在高绩效人力资源管理系统的三个维度与企业绩效之间的中介效应检验，以及环境动态性在高绩效人力资源管理系统的3个维度与企业绩效之间的调节作用检验。
3.5.1 高绩效人力资源管理系统的3个维度对企业绩效关系的主效应检验
1.结构方程模型设定
高绩效人力资源管理系统对企业绩效关系的主效应检验，主要涉及高绩效人力资源管理系统量表和企业绩效量表。在前文测量工具有效性评价中，本部分所设计的量表的信度和效度都达到了实证研究的基本要求，因此适合做结构方程模型分析。本次模型检验中各潜在变量的测量指标为：高绩效人力资源管理系统量表包括员工知识技能提升（enhancent of employees'knowledge and skill，EEKS）量表、授权与激励（authorization and motivation，AM）量表、以结果为导向的考核（results－oriented assessment，ROA），其中：EEKS量表包括CHRM1，CHRM2，CHRM3，CHRM4，CHRM5， CHRM6 6个测量指标；AM量表包括CHRM12，CHRM13， CHRM14，CHRM15，CHRM16，CHRM17 6个测量指标；ROA量表包括CHRM7，CHRM8，CHRM9，CHRM20，CHRM21 5个测量指标；企业绩效量表包括QYJX1，QYJX3，QYJX4 3个测量指标。运用AMOS18.0软件，可以借助其图形化界面，将需要检验的概念模型转化为结构方程模型路径图，如图3－2所示。
2.模型拟合与参数估计
本研究利用大规模正式问卷调查所获得的数据，并运用AMOS18.0软件，对模型进行拟合与参数估计，路径系数参数的估计值和相应检验值见表3－7，标准化路径系数估计值见表3－8，模型拟合路径系数图见图3－3。
图3－2 主效应结构方程模型路径图示
图3－3 主效应路径系数图示
3.模型拟合评价及假设检验
该模型的拟合参数：卡方值为358.175；自由度为154；卡方与自由度比值为2.326；GFI为0.90；NFI为0.90；CFI为0.94；IFI为0.94，都大于0.9；RMSEA为0.067，小于0.08。拟合结果表明，模型具有较好的拟合度。
根据以上统计分析结果得出，高绩效人力资源管理系统中员工知识技能提升（EEKS）对企业绩效（EP）的直接影响是0.28（＞0），且达到显著水平。高绩效人力资源管理系统中授权与激励（AM）对企业绩效（EP）的直接影响是－0.14（＜0），且达到显著水平。高绩效人力资源管理系统中以结果为导向的考核（ROA）对企业绩效（EP）的直接影响是－0.08，未达到显著水平。由此，假设体系中：H1员工知识与技能提升对企业绩效具有正向的影响关系，员工知识与技能提升越快，企业绩效越高，得到验证；H2激励与授权对企业绩效具有正向的影响关系，但研究结果表明激励与授权对企业绩效产生了消极的影响作用，得到反向验证；H3以结果为导向的考核对企业绩效具有正向的影响关系，未得到验证。
3.5.2 自主创新能力在高绩效人力资源管理系统的3个维度与企业绩效之间的中介效应检验
1.结构方程模型设定
自主创新能力在高绩效人力资源管理系统与企业绩效影响关系中的中介效应检验，主要涉及高绩效人力资源管理系统量表、自主创新能力和企业绩效量表。在前文测量工具有效性评价中，本部分所涉及量表的信度和效度都达到了实证研究的基本要求，因此适合做结构方程模型分析。本次模型检验中各潜在变量的测量指标为：高绩效人力资源管理系统量表包括EEKS量表、AM量表、ROA量表，其中：EEKS量表包括CHRM1，CHRM2，CHRM3，CHRM4， CHRM5，CHRM6共6个测量指标；AM量表包括CHRM12， CHRM13，CHRM14，CHRM15，CHRM16，CHRM17计6个测量指标；ROA 量表包括 CHRM7，CHRM8，CHRM9，CHRM20， CHRM21共5个测量指标；自主创新能力量表包括ZZCX1，ZZCX3， ZZCX5共3个测量指标；企业绩效量表包括QYJX1，QYJX3， QYJX4共3个测量指标。运用AMOS18.0软件，可以借助其图形化界面，将需要检验的概念模型转化为结构方程模型路径图，如图3－4所示。
图3－4 中介效应结构方程模型路径图示
2.模型拟合与参数估计(www.xing528.com)
本研究利用大规模正式问卷调查所获得的数据，并运用AMOS18.0软件，对模型进行拟合与参数估计，路径系数参数的估计值和相应检验值见表3－9，标准化路径系数估计值见表3－10，模型拟合路径系数图见图3－5。
3.模型拟合评价及假设检验
该模型的拟合参数：卡方值为482.802；自由度为207；卡方与自由度比值为2.331；GFI为0.88；NFI为0.88；CFI为0.94；IFI为0.93；RMSEA为0.068。拟合结果表明，模型具有较好的拟合度。
图3－5 中介效应路径系数图示
根据以上统计分析结果，假设体系验证情况总结如下：
（1）企业自主创新能力在员工知识技能提升与企业绩效的正向影响关系中起中介作用效应检验。根据表3－8和表3－9，员工知识技能提升对自主创新能力的路径系数是0.215（＞0）（p＝0.003＜0.01，达到显著水平），自主创新能力对企业绩效的路径系数是0.171 （＞0）（p＝0.016＜0.05，达到显著水平）。但由于员工知识技能提升对企业绩效的路径系数是0.239（＞0）（p＜0.001，达到显著水平），因此企业自主创新能力在员工知识技能提升与企业绩效的正向影响关系中起部分中介作用，H4：企业自主创新能力在员工知识技能提升与企业绩效的正向影响关系中起中介作用得到部分验证。
（2）企业自主创新能力在授权与激励与企业绩效的正向影响关系中起中介作用效应检验。根据表3－8和表3－9，授权与激励对自主创新能力的路径系数是－0.153（＜0）（p＝0.022＜0.05，达到显著水平），自主创新能力对企业绩效的路径系数是0.171（＞0）（p＝0.016＜0.05，达到显著水平），而授权与激励对企业绩效的路径系数是－0.119（＜0）（p＝0.066，达到不显著水平）。因此，企业自主创新能力在授权与激励与企业绩效的负向影响关系中起完全中介作用， H5：企业自主创新能力在授权与激励与企业绩效的正向影响关系中起中介作用得到了反向验证。
（3）企业自主创新能力在以结果为导向的考核与企业绩效的正向影响关系中起中介作用效应检验。由于在高绩效人力资源管理系统对企业绩效关系的主效应检验发现以结果为导向的考核与企业绩效之间不存在显著相关关系，温忠麟（2005）在《调节效应与中介效应的比较和应用》一文中指出：当自变量与因变量相关不显著时，应停止中介效应分析。因此，企业自主创新能力在以结果为导向的考核与企业绩效的正向影响关系中不起中介作用。H6没有得到验证。
3.5.3 环境动态性在高绩效人力资源管理系统的3个维度与企业绩效之间的调节效应检验
本小节将运用层次回归分析检验环境动态性在高绩效人力资源管理系统与企业绩效中的调节作用，其结果如表3－11所示。层次回归分析表明，控制公司成立年限、公司规模、公司属性、所属业态等变量以后，加入员工知识技能提升、授权与激励、以结果为导向的考核和环境动态性4个变量的主要效应，对企业绩效的解释变异量明显增加（ΔR2＝0.22，p＜0.01）。分别考察员工知识技能提升、授权与激励、以结果为导向的考核和环境动态性的交互效应对企业绩效的影响，结果表明员工知识技能提升与环境动态性的交互效应对企业绩效的影响并不显著（β＝0.06，p＞0.05），以结果为导向的考核与环境动态性的交互效应对企业绩效的影响并不显著（β＝－0.10，p＞0. 05），但授权与激励与环境动态性的交互效应对企业绩效的影响显著（β＝0.23，p＜0.05）。这说明环境动态性确实能调节授权与激励与企业绩效的关系，但不能调节员工知识技能提升与企业绩效的关系，也不能调节以结果为导向的考核与企业绩效的关系。因此，H8得以验证，而H7和H9并未得到数据的支持。图3－6显示了环境动态性在授权与激励与企业绩效关系间的调节作用。
表3－11 环境动态性在高绩效人力资源管理系统与企业绩效关系间的调节作用分析结果
注：＊p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001；所有回归系数均经过标准化；自变量进行了中心化处理。
图3－6 环境动态性在高绩效人力资源管理系统与企业绩效关系间的调节作用
从图3－6中可以看出，在高环境动态环境下，高绩效人力资源管理系统中的授权与激励仍然对企业绩效产生积极的作用；然而，在低环境动态环境下，高绩效人力资源管理系统中的授权与激励却对企业绩效产生消极的作用。
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